具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的车速轨迹规划设备结构示意图。

如图1所示，该车速轨迹规划设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘 (Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对车速轨迹规划设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及车速轨迹规划程序。

在图1所示的车速轨迹规划设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明车速轨迹规划设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在车速轨迹规划设备中，所述车速轨迹规划设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车速轨迹规划程序，并执行本发明实施例提供的车速轨迹规划方法。

本发明实施例提供了一种车速轨迹规划方法，参照图2，图2为本发明一种车速轨迹规划方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述车速轨迹规划方法包括以下步骤：

步骤S10：获取各目标车辆的速度信息以及能耗信息。

需要说明的是，本实施例的执行主体可为智能网联汽车上的车载终端，是指车联网与智能车的有机联合，是搭载先进的车载传感器、控制器以及执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路以及后台等智能信息交换共享，实现安全、舒适、节能以及高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。

应理解的是，智能网联汽车与多台智能网联汽车通过车联网建立网络连接，或通过V2X进行连接，从而达到各个车辆之间能够进行数据互通，进行数据互通的各车辆即为目标车辆。

应理解的是，速度信息包括处于不同行驶状态车辆的速度以及加速度，从而构建出的速度-加速度集。

能够理解的是，影响车辆的能耗的包括车辆的发动机、速度、质量等因素，因此不同的目标车辆的能耗是不同的，需要根据不同车辆的当前行驶状态进行分析。

进一步地，为了保证准确地计算各目标车辆的能耗信息，步骤S10包括：获取各目标车辆的速度信息；根据所述速度信息确定各目标车辆的需求扭矩；根据所述速度信息确定各目标车辆的动力源转速；根据各目标车辆的动力源类型、所述需求扭矩及所述动力源转速确定各目标车辆的能耗信息。

需要说明的是，通过纵向动力学模型，从而可以计算出各目标车辆动力源的需求扭矩，纵向动力学模型为：

其中，m为整车质量，g为重力加速度，f为滚动阻力系数，α为坡度角， A为汽车迎风面积，C_D为空气阻力系数，v为车速(km/h)，δ为汽车旋转质量换算系数，a为加速度(m/s2)，r为车轮滚动半径，T_t为轮边转矩，i_g为传动比， i₀为主减速比，η_t为传动系效率。

应理解的是，根据动力源转速和车速之间的关系，计算车辆动力源转速n，两者关系如下：

其中，n为动力源转速(r/min)。

在具体实现中，智能网联车的动力源类型包括燃油车与新能源车，燃油车的动力源为发动机，新能源车的动力源为电机，因此需要根据不同的动力源类型计算能耗，若动力源为发动机，根据功率计算公式计算当前时刻功率，并查询万有特性map得到比油耗，从而计算当前时刻的油耗；若动力源为电机，则根据功率计算公式计算当前时刻功率，得到当前时刻的电耗：

其中，T_e,T_m,n_e,n_m分别为发动机转矩转速和电机转矩转速，m_fuel(T_e,n_e)为根据万有特性查询的比油耗(g/kWh)，z_d为汽油重度(N/L)，Q_fuel为油耗(L/s)， Q_elec为电耗(kWh/s)。

步骤S20：根据所述能耗信息以及所述速度信息生成目标车辆的能耗计算模型。

在本实施例中，将速度信息与对应的能耗信息建立车辆能耗映射矩阵，从而建立能耗计算模型Q～(v,a)。

步骤S30：获取速度车距限制条件、各目标车辆中速度限制条件的加速度信息以及速度距离信息。

需要说明的是，速度限制条件以速度-距离的限制给出，所述速度限制条件包括各目标车辆的车速限制以及行驶距离限制，即包括车速的速度区间以及行驶距离的距离区间。并且，速度限制条件条件中还包括控制变量以及状态变量，控制变量(即加速度信息)为每个目标车辆的加速度及加速度的变化率，状态变量(即速度距离信息)为每个目标车辆的车速和行驶距离。速度限制条件通过智能交通系统(Intelligent Traffic System，ITS)获取。

能够理解的是，速度车距限制条件中包括各目标车辆的速度、加速度和加速度变化率限制条件，各目标车辆频繁加减速的限制条件以及各目标车辆之间车距的间距限制。

步骤S40：根据所述速度车距限制条件、所述加速度信息、所述速度距离信息以及状态约束条件建立约束目标函数。

进一步地，为了建立规划能力更好的约束目标函数，所述步骤S40包括：根据所述加速度信息建立控制变量函数；根据所述速度距离信息以及所述控制变量函数建立状态变量函数；根据所述速度车距限制条件确定速度限制条件、加减速限制条件及车间距限制条件；根据所述控制变量函数、所述状态变量函数、所述速度限制条件、所述加减速限制条件、所述车间距限制条件及所述状态约束条件建立约束目标函数。

需要说明的是，根据控制变量(即加速度信息)建立多车协同经济车速规划的控制变量函数：

其中，a为车辆加速度，i_a为加速度变化率，为状态方程。

能够理解的是，根据状态变量(即速度距离信息)以及控制变量函数建立状态变量函数：

其中，s_k0为目标车辆的初始位置，s_kf为目标车辆的目标位置，s_k为目标车辆的位置，t₀为目标车辆行驶的起始时间，t_f为目标车辆行驶的终止时间，k代表车辆编号。

需要说明的是，速度、加速度和加速度变化率限制条件：

其中，vm,vM,am,aM,i_am,i_aM分别为速度、加速度和加速度变化率的上下限值。

频繁加减速的限制：

Q_a＝∑abs(i_{a_k}) 公式7；

其中，Q_a为加速度频繁变化惩罚带来的成本，避免车辆频繁加减速，k 代表目标车辆编号。

各目标车辆之间车距的间距限制：

其中，s_{k_act}为第k辆车及第k+1辆车的保证安全的车间距，σ为最小安全车距，Q_s为车间距过大惩罚带来的成本，在保证安全的前提下尽量提高道路利用率，间接提高道路通行效率。

在本实施例中，根据所述控制变量函数、所述状态变量函数、所述速度限制条件、所述加减速限制条件所述车间距限制条件建立目标函数：

其中，x为状态变量，u为控制变量，ω₁,ω₂,ω₃为分别为能耗成本、加速度频繁变化成本及车间距过大成本的权重，α_elec,α_fuel分别为电耗成本系数(元 /kWh)和油耗成本系数(元/L)，J为性能指标。

进一步地，状态约束条件需要考虑时间惩罚因子，可采用二分法进行调整，从而确定合适的时间惩罚因子以实现行程时间约束，进而建立约束目标函数：

其中，β为时间惩罚因子，可采用二分法进行调整，从而确定合适的β以实现行程时间约束。

步骤S50：根据所述能耗计算模型、所述速度限制条件、所述加速度信息、所述速度距离信息及所述约束目标函数规划各目标车辆的车速轨迹。

进一步地，为了更准确的规划各目标车辆的车速轨迹，需要将模型转化为非线性规划NLP问题，步骤S50包括：根据所述能耗计算模型、所述速度限制条件、所述加速度信息、所述速度距离信息及所述约束目标函数生成最优控制模型；将所述最优控制模型转化为非线性规划NLP问题；根据所述非线性规划NLP问题确定各目标车辆的车速轨迹。

需要说明的是，路径规划问题本质上属于最优控制问题，在时间区间内，通过寻找控制变量，最小化性能指标J，得到一条或一类满足约束条件和性能指标的车速轨迹。将能耗计算模型、所述速度限制条件、所述加速度信息、所述速度距离信息及所述约束目标函数结合，得到最优控制问题模型。

能够理解的是，将最优控制问题模型转化为非线性规划NLP(NonlinearProgramming)问题可使用伪谱法，伪谱法分为Gauss伪谱法，Legendre伪谱法以及Radau伪谱法，Radau伪谱法在求解最优控制问题数值解时收敛速度更快，故采用Radau伪谱法将上述最优控制问题转换为非线性规划NLP问题。

进一步地，所述将所述最优控制模型转化为非线性规划NLP问题的步骤，包括：获取各目标车辆的行驶时间区间，并将所述行驶时间区间转化为 Legendre正交多区间；在所述Legendre正交多区间中选取预设数量的LGR配点；基于所述Legendre正交多区间及所述LGR配点，离散化所述加速度信息和所述速度距离信息，得到离散化结果；根据Lagrange插值基函数逼近所述离散化结果，得到逼近结果；将所述逼近结果转化为动力学方程，并将所述动力学方程代入预设状态方程获得代数方程；根据预设积分权重将所述约束目标函数转化为约束积分权重目标函数；根据所述代数方程以及所述约束积分权重目标函数将所述最优控制模型转化为非线性规划NLP问题。

在具体实现中，行驶时间区间为各目标车辆需要进行车速轨迹规划的时间区间[t₀,t_f]，利用时域转换将[t₀,t_f]转换到Legendre正交多区间[-1,1]，仿射变化公式为：

其中，τ为归一化后的时间。

需要说明的是，需要在Legendre正交多区间[-1,1]中选取LGR配点，预设数量为N_p，离散化状态变量和控制变量，分别通过N_p+1和N_p个Lagrange 插值多项式来逼近离散化后的结果；

LGR配点为：

离散结果为：

逼近结果为：

其中，LGR配点为N阶Legebdre正交多项式P_N(τ)的根，分别为N_p和N_p-1次Lagrange插值基函数。

将所述逼近结果转化为动力学方程，并将所述动力学方程代入预设状态方程获得代数方程，对状态方程求解一阶导数进行动力学方程转化：

代入状态方程得到：

其中，状态方程为时域范围内的配点记为τ_m。

根据预设积分权重将所述约束目标函数转化为约束积分权重目标函数：

其中，ω_k为积分权重。

经过上述转化，最优控制问题转化为非线性规划NLP问题：

其中，h(x,u)为能耗计算模型的等式约束，g(x,u)为约束目标函数中的不等式约束。

进一步地，所述根据所述非线性规划NLP问题确定各目标车辆的车速轨迹的步骤，包括：利用拉格朗日乘子转换所述非线性规划NLP问题为乘子问题；将所述乘子问题进行预设次数的迭代，获得二次规划子问题；根据预设搜索方向及所述二次规划子问题确定线性搜索方程；根据所述二次规划子问题及所述线性搜索方程确定各目标车辆的车速轨迹。

需要说明的是，利用序列二次规划方法将NLP问题转化为一系列二次规划子问题来获得原问题的最优解，利用拉格朗日乘子转换NLP问题为：

L(x,u,λ,μ)＝J(x,u)-λh(x,u)-μg(x,u) 公式18；

假设当前迭代为第c次(即预设次数)迭代，x,u,λ,μ的值分别是 x_c,u_c,λ_c,μ_c，H_c是拉格朗日乘子函数的近似Hessian矩阵，得到二次规划子问题：

其中，d为二次规划子问题的解也是主迭代过程中(x_c,u_c)的搜索方向。得到线性搜索方程为：

(x_c+1,u_c+1)＝(x_c,u_c)+α_cd_c 公式20；

其中，α_c是迭代过程中每次搜索的步长。

进一步地，所述根据所述二次规划子问题及所述线性搜索方程确定各目标车辆的车速轨迹的步骤，包括：根据所述二次规划子问题及所述线性搜索方程确定最优向量参数；根据所述最优向量参数确定各目标车辆的车速轨迹。

需要说明的是，通过计算二次规划子问题得到下一次迭代过程的优化向量参数(x_c+1,u_c+1)。重复该迭代过程直至结果收敛得到最优参数向量(x^*,u^*)，得到车速轨迹。

本实施例通过获取各目标车辆的速度信息以及能耗信息；根据能耗信息以及速度信息生成目标车辆的能耗计算模型；获取速度车距限制条件、各目标车辆中速度限制条件的加速度信息以及速度距离信息；根据速度车距限制条件、加速度信息及速度距离信息以及状态约束条件建立约束目标函数；根据能耗计算模型、速度限制条件、加速度信息、速度距离信息及约束目标函数规划各目标车辆的车速轨迹。通过上述方式，通过各目标车辆的速度信息确定能耗信息，从而生成能耗计算模型，并建立约束目标函数，并规划各目标车辆的车速轨迹，从而减少不必要的加速和减速，减少车辆的能耗。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车速轨迹规划程序，所述车速轨迹规划程序被处理器执行时实现如上文所述的车速轨迹规划方法的步骤。

参照图3，图3为本发明车速轨迹规划装置第一实施例的结构框图。

如图3所示，本发明实施例提出的车速轨迹规划装置包括：

获取模块10，用于获取各目标车辆的速度信息以及能耗信息。

生成模块20，用于根据所述能耗信息以及所述速度信息生成目标车辆的能耗计算模型。

所述获取模块10，还用于获取速度车距限制条件、各目标车辆中速度限制条件的加速度信息以及速度距离信息。

建立模块30，用于根据所述速度车距限制条件、所述加速度信息、所述速度距离信息以及状态约束条件建立约束目标函数。

规划模块40，用于根据所述能耗计算模型、所述速度限制条件、所述加速度信息、所述速度距离信息及所述约束目标函数规划各目标车辆的车速轨迹。

在一实施例中，所述获取模块10，还用于获取各目标车辆的速度信息；根据所述速度信息确定各目标车辆的需求扭矩；根据所述速度信息确定各目标车辆的动力源转速；根据各目标车辆的动力源类型、所述需求扭矩及所述动力源转速确定各目标车辆的能耗信息。

在一实施例中，所述建立模块30，还用于根据所述加速度信息建立控制变量函数；

根据所述速度距离信息以及所述控制变量函数建立状态变量函数；

根据所述速度车距限制条件确定速度限制条件、加减速限制条件及车间距限制条件；

根据所述控制变量函数、所述状态变量函数、所述速度限制条件、所述加减速限制条件、所述车间距限制条件及所述状态约束条件建立约束目标函数。

在一实施例中，所述规划模块40，还用于根据所述能耗计算模型、所述速度限制条件、所述加速度信息、所述速度距离信息及所述约束目标函数生成最优控制模型；将所述最优控制模型转化为非线性规划NLP问题；根据所述非线性规划NLP问题确定各目标车辆的车速轨迹。

在一实施例中，所述规划模块40，还用于获取各目标车辆的行驶时间区间，并将所述行驶时间区间转化为Legendre正交多区间；在所述Legendre正交多区间中选取预设数量的LGR配点；基于所述Legendre正交多区间及所述 LGR配点，离散化所述加速度信息和所述速度距离信息，得到离散化结果；根据Lagrange插值基函数逼近所述离散化结果，得到逼近结果；将所述逼近结果转化为动力学方程，并将所述动力学方程代入预设状态方程获得代数方程；根据预设积分权重将所述约束目标函数转化为约束积分权重目标函数；根据所述代数方程以及所述约束积分权重目标函数将所述最优控制模型转化为非线性规划NLP问题。

在一实施例中，所述规划模块40，还用于利用拉格朗日乘子转换所述非线性规划NLP问题为乘子问题；将所述乘子问题进行预设次数的迭代，获得二次规划子问题；根据预设搜索方向及所述二次规划子问题确定线性搜索方程；根据所述二次规划子问题及所述线性搜索方程确定各目标车辆的车速轨迹。

在一实施例中，所述规划模块40，还用于根据所述二次规划子问题及所述线性搜索方程确定最优向量参数；根据所述最优向量参数确定各目标车辆的车速轨迹。

应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

本实施例中，获取模块10获取各目标车辆的速度信息以及能耗信息；生成模块20根据能耗信息以及速度信息生成目标车辆的能耗计算模型；获取模块10获取速度车距限制条件、各目标车辆中速度限制条件的加速度信息以及速度距离信息；建立模块30根据速度车距限制条件、加速度信息及速度距离信息以及状态约束条件建立约束目标函数；规划模块40根据能耗计算模型、速度限制条件、加速度信息、速度距离信息及约束目标函数规划各目标车辆的车速轨迹。通过上述方式，通过各目标车辆的速度信息确定能耗信息，从而生成能耗计算模型，并建立约束目标函数，并规划各目标车辆的车速轨迹，从而减少不必要的加速和减速，减少车辆的能耗。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的车速轨迹规划方法，此处不再赘述。

此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。